KCI등재
SCOPUS
Support Vector Machine을 이용한 오디오 워터마크 디코딩 모델 개발 = Development of Audio Watermark Decoding Model Using Support Vector Machine
저자
서예진 (울산대학교) ; 조상진 (울산대학교) ; Seo, Yejin ; Cho, Sangjin 연구자관계분석
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2014
작성언어
Korean
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KCI등재,SCOPUS,ESCI
자료형태
학술저널
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400-406(7쪽)
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본 논문은 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 공격에 강인한 워터마크 디코딩 모델을 제안한다. 이 모델은 워터마크 된 신호에 대해 워터마크 삽입 과정을 역으로 수행한 후 SVM을 이용하여 워터마크를 검출한다. SVM을 생성하기 위해 먼저 4가지 워터마킹 알고리즘을 이용하여 삽입한 워터마크를 추출하여 데이터를 만들고, 이들의 BER(Bit Error Rate)을 이용하여 문턱값을 구한다. 이 후, 이 문턱값을 기준으로 훈련 집합을 만든다. 강인성 검증을 위해 워터마크 된 신호에 StirMark, SMDI, STEP2000 벤치마킹 중에서 14개의 공격을 가하였는데, 그 결과 기존의 방법보다 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)과 BER이 모두 개선되었다. 특히, PSNR이 10 dB 이상인 경우에는 대부분의 공격에서 1 % 이내의 BER을 갖는 우수한 성능을 보였다.
더보기This paper describes a robust watermark decoding model using a SVM(Support Vector Machine). First, the embedding process is performed inversely for a watermarked signal. And then the watermark is extracted using the proposed model. For SVM training of the proposed model, data are generated that are watermarks extracted from sounds containing watermarks by four different embedding schemes. BER(Bit Error Rate) values of the data are utilized to determine a threshold value employed to create training set. To evaluate the robustness, 14 attacks selected in StirMark, SMDI and STEP2000 benchmarking are applied. Consequently, the proposed model outperformed previous method in PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) and BER. It is noticeable that the proposed method achieves BER 1% below in the case of PSNR greater than 10 dB.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2001-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1999-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.23 | 0.23 | 0.22 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.2 | 0.18 | 0.398 | 0.07 |
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